An investigation of the IL-23/Th17 axis and transcriptomic profiles of Th1, Th1/17, and Th17 cells in endometriosis patients as compared to controls 3189
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Endometriosis (EM) is an inflammatory disease driven by immune dysfunction. IL-23 is a key contributor driving IL-17-producing T-helper (Th)17 cells towards a pathogenic phenotype. IL-17 and Th17 cells are elevated and linked to EM severity. Though, mechanisms by which IL-23/mediators contribute to pathogenic Th17 profile and exacerbate EM is unknown. We seek to establish transcriptomic signatures of Th1, Th1/17, and Th17 cell subsets isolated from peripheral blood of EM patients and controls. Bulk RNA sequencing is in progress to investigate transcriptional profiles of these cell subsets. Results will be integrated with RNA transcriptome from patient eutopic and ectopic tissues. Using high-parameter flow cytometry, expression of markers distinguishing pathogenic and non-pathogenic Th17 cells will be assessed in patient peritoneal fluid (PF). Relevant cytokines in IL-23/Th17 axis were measured via multiplex cytokine array in patient PF, plasma (patients and controls), and protein extracts isolated from patient tissues. Preliminary results reveal significant dysregulation of IL-23/Th17 axis in EM. RNA sequencing and associated analyses will reveal interplay between Th1 and Th17 cell subsets and integration with immune phenotyping of PF will reflect local immune microenvironment, directly influencing EM lesion survival. This work may provide a promising therapeutic avenue to reduce the burden of EM, as IL-23 therapeutics are currently in use for various inflammatory diseases. Funding Sources This research is supported with funds from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR 394570, CT and CIHR CGS-D 187578, DS). Topic Categories Immune Mechanisms of Human Disease (HUM)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».